涂穎菲 李坤耘 陳小鴻

0 引言

我國持駕照人口數(shù)、私家車保有量與停車位數(shù)量三者間存在巨大差異。一方面，持駕照人口數(shù)量持續(xù)增長使得部分小汽車出行需求無法得到滿足。另一方面，城市緊張的空間與利用效率較低的私家車之間的矛盾使得城市必須對小汽車擁有量進(jìn)行限制，加劇了小汽車使用需求和小汽車擁有量之間的矛盾。隨著移動互聯(lián)網(wǎng)、智能手機(jī)普及的和相關(guān)技術(shù)的突破，分時租賃通過分離車輛使用權(quán)和所有權(quán)，提高了車輛及車位的使用效率，滿足了部分居民私人機(jī)動化出行的需求，并逐漸改變了人們的出行觀念。隨著分時租賃商業(yè)模式的不斷推廣，分時租賃電動汽車作為綠色環(huán)保的新能源交通工具，已成為分時租賃系統(tǒng)的主要發(fā)展趨勢。目前，分時租賃的主要運(yùn)營模式包括同地取還（用戶只能在同一租賃站點(diǎn)借車和還車）、異地取還（用戶可以在某一租賃站點(diǎn)借車，在其他運(yùn)營租賃站點(diǎn)還車）和自由取還（用戶可以在運(yùn)營區(qū)域內(nèi)的任意停車位借車和還車）。前兩個運(yùn)營模式以站點(diǎn)為基本單元，站點(diǎn)是供需關(guān)系發(fā)生作用的關(guān)鍵場所。相較于對站點(diǎn)某一個截面時段運(yùn)營情況的評價，分時租賃站點(diǎn)長期的時序發(fā)展情況能夠反映站點(diǎn)整體的發(fā)展態(tài)勢，輔助站點(diǎn)的全面評價。不同區(qū)位和建成環(huán)境的站點(diǎn)所占用的土地資源不同，對其發(fā)展模式的分析能夠反映不同區(qū)位與建成環(huán)境背景下的站點(diǎn)的資源利用率。

現(xiàn)有研究主要集中在對站點(diǎn)運(yùn)營情況的截面評價分析上，研究者主要通過分析站點(diǎn)的使用強(qiáng)度來評估分時租賃站點(diǎn)的運(yùn)營效益。站點(diǎn)的使用強(qiáng)度指標(biāo)一般為站點(diǎn)車輛總使用時長、車輛總使用次數(shù)或車輛使用率。STILLWATER[1]，CERVERO[2]，BURKHARDT[3]，CELSOR[4]等以站點(diǎn)的車輛月使用總時長作為分時租賃站點(diǎn)評價的指標(biāo)；DE LORIMIER[5]等以車輛使用總時長為評價指標(biāo)，對魁北克的分時租賃車輛進(jìn)行研究；KIM[6]定義了車輛使用率，利用人工采集的非運(yùn)營數(shù)據(jù)，以站點(diǎn)車輛使用率表征站點(diǎn)的使用強(qiáng)度，對紐約分時租賃進(jìn)行分析。車輛使用率為被使用過的車輛除以總車輛數(shù)，而車輛在該日被使用過一次即認(rèn)為該車輛被使用。王麗敏[7]利用層次分析法和模糊綜合評價法，以站點(diǎn)的車輛成本、土地成本、管理成本、技術(shù)成本、人口密度等為站點(diǎn)評價指標(biāo)建立站點(diǎn)布局評價模型，但該模型并沒有涉及站點(diǎn)長期的運(yùn)營評價?？傮w來看，現(xiàn)有研究很少關(guān)注分時租賃站點(diǎn)在時間序列上的發(fā)展變化，缺乏對站點(diǎn)長期發(fā)展模式的分類分析。

本文旨在提出分時租賃站點(diǎn)發(fā)展模式分類的方法，從而為全面評價分時租賃站點(diǎn)的發(fā)展模式提供科學(xué)方法與依據(jù)。同時，筆者以上海市分時租賃系統(tǒng)EVCARD為研究對象，分析不同區(qū)位與建成環(huán)境站點(diǎn)的發(fā)展模式與整體資源利用效率差異，從而為合理規(guī)劃與調(diào)整土地資源配置提供參考依據(jù)。

1 分時租賃站點(diǎn)發(fā)展模式分類方法

筆者構(gòu)建的分時租賃發(fā)展模式的分類方法包括5個步驟，其技術(shù)框架如圖1所示。第1步，采用確定性因素分解方法剔除隨機(jī)因素干擾，提取站點(diǎn)長期運(yùn)營發(fā)展趨勢；第2步，通過ADF檢驗(yàn)對各站點(diǎn)長期趨勢進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，判斷站點(diǎn)發(fā)展趨勢穩(wěn)定與否；第3步，通過Mann-Kendall檢驗(yàn)，對非穩(wěn)定站點(diǎn)的增長或降低趨勢進(jìn)行判定；第4步，對站點(diǎn)近期截面時段的運(yùn)營情況進(jìn)行評價，確定站點(diǎn)截面運(yùn)營效益的高低；第5步，結(jié)合站點(diǎn)截面運(yùn)營效益評價與長期發(fā)展趨勢類型，綜合確定站點(diǎn)的長期運(yùn)營發(fā)展模式，將站點(diǎn)分為A、B、C、D、E共5類。

圖1 發(fā)展模式分類技術(shù)框架

1.1 長期趨勢提取

由于站點(diǎn)在運(yùn)營中可能受到許多噪音的影響（天氣、突發(fā)事件或大型活動），也可能存在工作日或非工作日的周期波動。為了分析站點(diǎn)運(yùn)營發(fā)展的總體趨勢，需要剔除噪音及周期波動的影響。

利用X-11時間序列趨勢分解方法[8]，對各站點(diǎn)日訂單量時序數(shù)據(jù)進(jìn)行確定性因素分解。用多次短期中心移動平均消除隨機(jī)波動、用周期移動平均消除趨勢、用交易周期移動平均消除交易日影響[9]，對站點(diǎn)日訂單量的時序數(shù)據(jù)進(jìn)行確定性因素分解，最終提取得到站點(diǎn)運(yùn)營發(fā)展的長期趨勢。

1.2 長期趨勢平穩(wěn)性檢驗(yàn)

站點(diǎn)運(yùn)營情況的序列運(yùn)營情況的好壞隨時間的變化而變化，站點(diǎn)日有效訂單數(shù)據(jù)構(gòu)成一個時間序列{Xt}={Xt(i)}，其中Xt(i)表示站點(diǎn)i在t處的日有效訂單情況。根據(jù)公式（1）計算各站點(diǎn)長期趨勢中日有效訂單量的數(shù)學(xué)期望和方差的估計值。

其中，N為該序列的長度。根據(jù)寬平穩(wěn)隨機(jī)過程的定義，若均值和方差為常數(shù)，則{Xt}是平穩(wěn)時序。

檢查序列平穩(wěn)性的標(biāo)準(zhǔn)方法是單位根檢驗(yàn)。其中ADF檢驗(yàn)可以用于檢驗(yàn)含有高階序列相關(guān)的序列的單位根[10]。本文采用ADF檢驗(yàn)判斷各個站點(diǎn)的長期趨勢是否達(dá)到平穩(wěn)（置信水平取5%）。

1.3 長期趨勢Mann-Kendall檢驗(yàn)

進(jìn)一步對非穩(wěn)定站點(diǎn)的日有效訂單量進(jìn)行Mann-Kendall檢驗(yàn)[11-12]，從而確定站點(diǎn)運(yùn)營發(fā)展處于增長趨勢還是降低趨勢。根據(jù)公式（2）計算衡量趨勢大小的指標(biāo)Z，判斷各個站點(diǎn)的發(fā)展趨勢：當(dāng)Z為正值時，表明站點(diǎn)運(yùn)營發(fā)展呈現(xiàn)增長趨勢；當(dāng)Z為負(fù)值時，表明站點(diǎn)運(yùn)營發(fā)展呈現(xiàn)降低趨勢。

其中，S是趨勢檢驗(yàn)的統(tǒng)計量，VAR(S)為統(tǒng)計量方差。

基于上述步驟，將站點(diǎn)長期發(fā)展情況分為增長型、穩(wěn)定型和降低型，分別代表站點(diǎn)訂單量變化呈現(xiàn)增長、穩(wěn)定和降低趨勢。

1.4 截面運(yùn)營效益評價

從站點(diǎn)的訂單量、訂單時長、車位周轉(zhuǎn)率和需求滿足度幾個方面對站點(diǎn)截面運(yùn)營效益進(jìn)行評價。各指標(biāo)的定義如下：①日均取車（還車）訂單量：站點(diǎn)取車（還車）訂單數(shù)；②日均取車（還車）訂單時長：與站點(diǎn)相關(guān)的取車（還車）訂單的總使用時長；③車位周轉(zhuǎn)率：站點(diǎn)內(nèi)所有車位平均被使用的次數(shù)，研究時段內(nèi)站點(diǎn)訂單數(shù)與車位數(shù)的比值；④需求滿足度：站點(diǎn)對用戶用車需求的滿足程度，即站點(diǎn)已滿足需求（取車訂單數(shù)）與站點(diǎn)周邊所有需求的比值。根據(jù)站點(diǎn)運(yùn)營指標(biāo)的數(shù)據(jù)分布情況，使用5分位法[13]，將上海市分時租賃異地取還站點(diǎn)分成5級：指標(biāo)數(shù)值位于前16%的為5級，位于前16% 37%的為4級，位于前37% 63%的為3級，位于前63% 84%的為2級，位于后16%的為1級。

統(tǒng)計各個站點(diǎn)不同指標(biāo)，將各等級等間隔賦予5級分?jǐn)?shù)：5級站點(diǎn)賦5分，4級站點(diǎn)賦4分，依此類推。計算6項(xiàng)指標(biāo)的總得分，分?jǐn)?shù)越高表明站點(diǎn)運(yùn)營情況越好，根據(jù)總分?jǐn)?shù)確定站點(diǎn)的截面效益分類。最終得分為6 10分的站點(diǎn)截面運(yùn)營效益為E類；11 15分的站點(diǎn)截面運(yùn)營效益為D類；16 20分的站點(diǎn)截面運(yùn)營效益為C類；21 25分的站點(diǎn)截面運(yùn)營效益為B類；26 30分的站點(diǎn)截面運(yùn)營效益為A類。

1.5 站點(diǎn)發(fā)展模式分類

在站點(diǎn)的截面效益評價基礎(chǔ)上，結(jié)合站點(diǎn)的長期變化趨勢類型，得到站點(diǎn)的發(fā)展模式分類。其中，長期發(fā)展類型為增長型的站點(diǎn)最終運(yùn)營發(fā)展模式在原截面效益評價類型的基礎(chǔ)上提高1級；穩(wěn)定型站點(diǎn)的運(yùn)營發(fā)展模式與原截面效益類型相同；降低型站點(diǎn)的運(yùn)營發(fā)展模式在原截面效益評價類型的基礎(chǔ)上降低1級，如圖2所示。最終將站點(diǎn)的發(fā)展模式分為A、B、C、D、E共5類，站點(diǎn)發(fā)展最好的類型為A，最差為E。

圖2 發(fā)展模式分類示意圖

2 上海EVCARD汽車分時租賃站點(diǎn)發(fā)展模式分析

2.1 數(shù)據(jù)來源

以上海純電動分時租賃汽車系統(tǒng)EVCARD為研究對象，對其站點(diǎn)的發(fā)展模式進(jìn)行分類分析。上海EVCARD是全國最大的汽車分時租賃系統(tǒng)之一。本文以上海市建成超過1年的異地取還模式的1 361個EVCARD站點(diǎn)為研究對象，分析其從2016年10月—2017年10月為期1年的長期運(yùn)營趨勢，并據(jù)此對站點(diǎn)的發(fā)展模式進(jìn)行分類。

2.2 長期發(fā)展趨勢

考慮到站點(diǎn)發(fā)展的階段性，截面時段內(nèi)站點(diǎn)的運(yùn)營情況不足以完全代表站點(diǎn)的成熟度以及整體運(yùn)營情況，因此需要研究站點(diǎn)的長期發(fā)展趨勢。本文基于X-11時間序列趨勢分解方法，利用Python時間序列分析工具包，對各站點(diǎn)在分析時段內(nèi)的時序數(shù)據(jù)進(jìn)行確定性因素分解，提取出站點(diǎn)運(yùn)營特征的長期發(fā)展趨勢。剔除白噪音和周期性干擾后，可獲得各站點(diǎn)的長期趨勢發(fā)展時序。在此基礎(chǔ)上，采用ADF統(tǒng)計量對各站點(diǎn)的長期運(yùn)營趨勢數(shù)據(jù)進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，設(shè)定置信水平為5%，當(dāng)ADF值小于-2.875時，認(rèn)為站點(diǎn)發(fā)展已達(dá)到穩(wěn)定，否則表明站點(diǎn)未達(dá)到穩(wěn)定發(fā)展?fàn)顟B(tài)。據(jù)此，將站點(diǎn)的長期趨勢歸為平穩(wěn)與非穩(wěn)定2大類。根據(jù)Mann-Kendall趨勢檢驗(yàn)原理，計算各站點(diǎn)趨勢判斷指標(biāo)Z判斷增長或降低趨勢，最終得到站點(diǎn)長期運(yùn)營趨勢類型占比（圖3）。

其中，穩(wěn)定型站點(diǎn)占總站點(diǎn)數(shù)的19%，增長型站點(diǎn)占總站點(diǎn)數(shù)的59%，降低型站點(diǎn)占總站點(diǎn)數(shù)的22%?？傮w來說，隨著站點(diǎn)建成并投入運(yùn)營，系統(tǒng)整體運(yùn)營效益呈現(xiàn)增長趨勢，約78%的站點(diǎn)呈現(xiàn)穩(wěn)定或增長發(fā)展趨勢。

2.3 截面效益評價

站點(diǎn)在近期一段時間內(nèi)的運(yùn)營效益稱為站點(diǎn)的截面效益，能夠反映站點(diǎn)當(dāng)前的運(yùn)營現(xiàn)狀，可結(jié)合站點(diǎn)長期發(fā)展趨勢對站點(diǎn)的整體運(yùn)營情況進(jìn)行說明。通過評價站點(diǎn)的訂單量、訂單時長、車位周轉(zhuǎn)率和需求滿足度，對站點(diǎn)截面運(yùn)營效益進(jìn)行評價，從而實(shí)現(xiàn)對站點(diǎn)截面效益的總體評價（圖4）。上海EVCARD站點(diǎn)中占比最高的站點(diǎn)為C類站點(diǎn)，超過60%的站點(diǎn)截面效益表現(xiàn)良好（即當(dāng)站點(diǎn)截面效益為A、B或C類）。總的來說，上海EVCARD分時租賃系統(tǒng)的整體截面運(yùn)營效益較好。

2.4 發(fā)展模式分類

站點(diǎn)發(fā)展模式分類是指基于站點(diǎn)的長期發(fā)展趨勢和短期截面運(yùn)營效益評價，將站點(diǎn)運(yùn)營情況進(jìn)行綜合分類。通過結(jié)合站點(diǎn)自建成以來的發(fā)展成熟度以及站點(diǎn)當(dāng)下的運(yùn)營現(xiàn)狀，對站點(diǎn)的綜合發(fā)展?fàn)顟B(tài)予以評估。在原1 361個站點(diǎn)的截面運(yùn)營評價的基礎(chǔ)上，結(jié)合站點(diǎn)長期變化趨勢，對比站點(diǎn)發(fā)展模式類型和截面運(yùn)營評價類型的占比（圖5）。

在截面運(yùn)營評價中運(yùn)營較好的A類與B類站點(diǎn)占比47.6%，而在站點(diǎn)發(fā)展模式分類中比例提升至55.6%，說明系統(tǒng)整體運(yùn)營效益呈現(xiàn)增長趨勢，發(fā)展態(tài)勢良好；在截面運(yùn)營評價中和站點(diǎn)發(fā)展模式分類中運(yùn)營較壞的D類與E類站點(diǎn)占比基本保持不變，約26%的站點(diǎn)不管從截面運(yùn)營還是長期發(fā)展來看都處于低效益狀態(tài)，需要重點(diǎn)關(guān)注改善。

圖3 上海EVCARD長期運(yùn)營趨勢

圖4 上海EVCARD截面效益評價

圖5 上海EVCARD發(fā)展模式分類與截面運(yùn)營評價類型對比

圖6 上海EVCARD不同發(fā)展模式站點(diǎn)空間分布

3 分析結(jié)果討論

3.1 總體空間分布特征

對不同發(fā)展模式的站點(diǎn)的空間分布進(jìn)行分析，尋找同一類型站點(diǎn)在空間分布中的共性與差異特征（圖6）。發(fā)展較好（A、B類）的站點(diǎn)集中于安亭鎮(zhèn)、嘉定新城附近以及奉賢上師大附近。而發(fā)展一般的C類站點(diǎn)分布于外圍區(qū)域，發(fā)展較差的站點(diǎn)分布較零散，無明顯聚集狀態(tài)。上海EVCARD興起于嘉定區(qū)安亭鎮(zhèn)，隨后逐漸在嘉定區(qū)以及上海市普及，并受到了大量大學(xué)生和中等收入人群的廣泛接受。在這些區(qū)域，站點(diǎn)建成時間長，用戶認(rèn)可度高，故站點(diǎn)的發(fā)展運(yùn)營情況較好。

3.2 站點(diǎn)的區(qū)位特性

按照上海的區(qū)位特征，將位于所有分析站點(diǎn)分為：中心區(qū)站點(diǎn)（站點(diǎn)位于上海內(nèi)環(huán)以內(nèi)）、外圍區(qū)站點(diǎn)（站點(diǎn)位于上海內(nèi)環(huán)與外環(huán)之間）以及郊區(qū)站點(diǎn)（站點(diǎn)位于上海外環(huán)以外）。探究不同交通區(qū)位條件下站點(diǎn)的長期發(fā)展趨勢和整體發(fā)展模式差異（圖7-圖8）。

圖7 上海EVCARD長期發(fā)展類型與空間區(qū)位關(guān)系

圖8 上海EVCARD站點(diǎn)發(fā)展模式與空間區(qū)位關(guān)系

超過70%的外圍區(qū)站點(diǎn)以及約80%的郊區(qū)站點(diǎn)呈現(xiàn)增長型或穩(wěn)定型發(fā)展，僅有不到60%的中心區(qū)站點(diǎn)運(yùn)營發(fā)展呈現(xiàn)穩(wěn)定或增長趨勢，由于中心區(qū)具有密集的公共交通服務(wù)，其交通便利性和交通服務(wù)可獲得性好，受到中心區(qū)發(fā)達(dá)且快速發(fā)展的公交服務(wù)影響，中心區(qū)分時租賃站點(diǎn)長期發(fā)展趨勢一般，主要呈現(xiàn)下降趨勢，因此超過40%的中心區(qū)站點(diǎn)發(fā)展模式為D或E類。接近50%的外圍區(qū)站點(diǎn)為A類，對外圍區(qū)的用戶來說，一方面他們的公共交通服務(wù)的可獲得性較差，更多依賴于小汽車出行，與中心區(qū)用戶相比外圍區(qū)用戶有更大概率選擇汽車分時租賃；另一方面外圍區(qū)用戶的出行距離較長，對于以出行時間計費(fèi)的汽車分時租賃而言，站點(diǎn)單次對應(yīng)的訂單收益更高。

3.3 與建成環(huán)境的關(guān)系

上海EVCARD站點(diǎn)的建成環(huán)境包括：風(fēng)景名勝類、公園綠地類、行政辦公類、交通樞紐類、教育科研類、商務(wù)類、商業(yè)類、文化體育類、醫(yī)療衛(wèi)生類和住宅類。分析不同建成環(huán)境類型的站點(diǎn)的發(fā)展模式差異，探究不同建成環(huán)境區(qū)域與站點(diǎn)長期發(fā)展趨勢和發(fā)展模式的關(guān)系（圖9-圖10）。

圖9 上海EVCARD長期發(fā)展類型與建成環(huán)境關(guān)系

圖10 上海EVCARD站點(diǎn)發(fā)展模式與建成環(huán)境關(guān)系

約80%的公園綠地類站點(diǎn)以及超過80%的交通樞紐類站點(diǎn)表現(xiàn)為增長型或穩(wěn)定型，行政辦公類站點(diǎn)則多表現(xiàn)為降低型。同時,交通樞紐類、公園綠地類、文化體育類站點(diǎn)運(yùn)營發(fā)展表現(xiàn)較好，尤其是交通樞紐類區(qū)域的站點(diǎn)中超過90%的站點(diǎn)為長期發(fā)展模式較好的A、B或C類。行政辦公類站點(diǎn)的運(yùn)營表現(xiàn)較差，接近50%的行政辦公類站點(diǎn)長期發(fā)展模式為表現(xiàn)較差的D類或E類。

4 結(jié)論與展望

本文結(jié)合時間序列分析方法中的確定性因素分解、平穩(wěn)性檢驗(yàn)、Mann-Kendall檢驗(yàn)與截面運(yùn)營效益評價，提出對分時租賃站點(diǎn)長期發(fā)展模式進(jìn)行分類的方法?；谔岢龅恼军c(diǎn)發(fā)展模式分類方法，分析了上海汽車分時租賃系統(tǒng)EVCARD站點(diǎn)的發(fā)展模式類型，并具體探討了不同區(qū)位與建成環(huán)境類型的站點(diǎn)的發(fā)展模式。研究發(fā)現(xiàn)：

（1）上海EVCARD站點(diǎn)總體呈現(xiàn)增長趨勢，發(fā)展模式較好的A、B、C類站點(diǎn)占比超過70%。這些站點(diǎn)主要集中在安亭鎮(zhèn)、嘉定新城以及奉賢上海師范大學(xué)附近。發(fā)展表現(xiàn)較差的D類與E類站點(diǎn)分布較零散，無明顯聚集狀態(tài)。

（2）從站點(diǎn)區(qū)位來看，超過70%的外圍區(qū)站點(diǎn)以及約80%的郊區(qū)站點(diǎn)呈現(xiàn)增長型或穩(wěn)定型發(fā)展，而僅有60%的中心區(qū)站點(diǎn)呈現(xiàn)穩(wěn)定或增長型。約有40%的中心區(qū)站點(diǎn)發(fā)展模式為表現(xiàn)較差的D或E類。

（3）從建成環(huán)境來看，約80%的公園綠地類站點(diǎn)以及超過80%的交通樞紐類站點(diǎn)表現(xiàn)為增長型或穩(wěn)定型發(fā)展，這類站點(diǎn)的整體發(fā)展模式較好。尤其是交通樞紐類區(qū)域的站點(diǎn)，有超過90%的站點(diǎn)為長期發(fā)展模式較好的A、B或C類。相反，約30%的行政辦公類站點(diǎn)表現(xiàn)為降低型，接近50%的行政辦公類站點(diǎn)長期發(fā)展模式為表現(xiàn)較差的D類或E類。

結(jié)合對上海EVCARD長期發(fā)展模式的分析，外圍區(qū)和郊區(qū)汽車分時租賃站點(diǎn)的長期運(yùn)營表現(xiàn)與土地資源利用效果較好；交通樞紐類與公園綠地附近的站點(diǎn)明顯優(yōu)于行政辦公區(qū)域的站點(diǎn)。因此在考慮分時租賃站點(diǎn)的布局或者對土地資源進(jìn)行配置時，可以重點(diǎn)考慮外圍區(qū)與郊區(qū)以及交通樞紐區(qū)域與公園綠地區(qū)域，盡量規(guī)避行政辦公區(qū)域的布點(diǎn)。

本文提出的方法能夠判斷站點(diǎn)長期發(fā)展的穩(wěn)定、增長或降低趨勢，能夠綜合站點(diǎn)的長期發(fā)展趨勢和截面運(yùn)營情況完成對分時租賃站點(diǎn)發(fā)展模式的分類。方法具有有效性，能夠?yàn)榉謺r租賃企業(yè)對已建站點(diǎn)的長期發(fā)展評價提供方法支撐，有利于全面評價站點(diǎn)的運(yùn)營效益。對不同區(qū)位與建成環(huán)境站點(diǎn)發(fā)展模式的分析能夠?yàn)檎军c(diǎn)的布局優(yōu)化和土地資源的合理規(guī)劃利用提供科學(xué)依據(jù)。